A genetic algorithm with composite chromosome for shift assignment of part-time employees

Personnel scheduling problems involve multiple tasks, including assigning shifts to workers. The purpose is usually to satisfy objectives and constraints arising from management, labour unions and employee preferences. The shift assignment problem is usually highly constrained and difficult to solve. The problem can be further complicated (i) if workers have mixed skills; (ii) if the start/end times of shifts are flexible; and (iii) if multiple criteria are considered when evaluating the quality of the assignment. This paper proposes a genetic algorithm using composite chromosome encoding to tackle the shift assignment problem that typically arises in retail stores, where most employees work part-time, have mixed-skills and require flexible shifts. Experiments on a number of problem instances extracted from a real-world retail store, show the effectiveness of the proposed approach in finding good-quality solutions. The computational results presented here also include a comparison with results obtained by formulating the problem as a mixed-integer linear programming model and then solving it with a commercial solver. Results show that the proposed genetic algorithm exhibits an effective and efficient performance in solving this difficult optimisation problem

Implementasi Algoritma Genetika untuk Aplikasi Penjadwalan Sistem Kerja Shift

Perusahaan yang beroperasi jam kerja 24 jam mempunyai tugas berat dalam menentukan jadwal shift kerja. Selain memberikan layanan terbaik untuk pelanggan setiap waktu, dan memiliki segmen pasar khusus. Untuk melakukan produktivitas optimal diperlukan jadwal shift kerja yang teratur bagi perusahaan. Tujuan penelitian ini adalah memecahkan permasalahan pengelolaan jadwal kerja menggunakan algoritma genetika disalah satu perusahaan konektivitas penyedia jaringan internet yang secara manual membuat jadwal dengan bantuan microsoft excel dengan pertimbangan bahwa setiap karyawan memiliki shift kerja berbeda untuk setiap bulannya.   Aplikasi ini menggunakan Unified Modeling Language sebagai model dari sistem penjadwalan shift kerja yang bertujuan untuk pengembangan sistem bisa dilakukan secara maksimal. Hasil dari implementasi perhitungan algoritma genetika menggunakan variabel waktu shift, variabel hari, variabel nama karyawan tidak ditemukan permasalahan penjadwalan shift kerja begitu juga setelah dirancang menggunakan aplikasi penjadwalan shift kerja muncul penjadwalan sistem secara otomatis dengan acuan permasalahan yang sudah bernilai value